For the establishment of prediction strategies of carcass meat quality grade and for the enhancement of prediction accuracy, sixty six Hanwoo steers were ultrasonically tested at 24 months of age. Ultrasonic meat quality grade were predicted by standard ultrasonic image and decision tree method using ultrasonic meat quality index. From the results of decision tree method using ultrasonic meat quality index, it was found that the marbling score was mainly influenced by the distinctness of rib on ultrasound image. Prediction accuracy of meat quality grade by ultrasonic meat quality index was 86.4%, resulting in 7.6% higher accuracy than that by standard ultrasonic image (78.8%).
Purpose: The purpose of this study was to compare and contrast health promoting behaviors, mental health, and quality of life between shift nurses and non-shift nurses and to evaluate factors influencing their quality of life. Method: Data were collected by questionnaires from 113 non-shift nurses and 265 shift nurses who had been working at one of five hospitals in Incheon for more than one year. Descriptive statistics, ANCOVA, logistic regression, and multiple regression were used in performance of data analysis. Results: For shift nurses' mean total scores for health promoting behaviors and quality of life were significantly lower than those for non-shift nurses'(p<.05). Result of logistic regression analyses indicated that marital status (OR=2.092, 95%CI=1.174-3.729) and quality of life (OR=3.397, 95%CI=1.694-6.812) were significant between shift nurses and non-shift nurses. Non-shift work, low stress, provision of health-welfare programs, high score for health promoting behavior, and good mental health status showed an association with better quality of life (explained 48.3% of variance). Conclusion: Educational, policy, and regulatory approaches are required in order to improve mental health and quality of life for nurses, which may be influenced by their unhealthy behaviors such as irregular dietary patterns, while provision of counseling programs may be helpful to enhancement of nurses' mental health.
Owing to its excellent nutritional value, eggs are among the most important components of the human diet. Gender and environmental factors, such as feed composition, may alter the nutritional profile and quality of eggs. Feed additives have recently been used to enhance the health and productivity of hens, which has resulted in the production of higher-quality eggs. The fungus Cordyceps militaris, a well-established source of traditional medicines, contains potential bioactive metabolites, which prompted us to examine the effects of C. militaris-supplemented diets on the quality of hens' eggs. The hens of two species (Gallus gallus domesticus and Araucana) were fed with one of three different diets: a control diet and diets supplemented with 2% or 5% of C. militaris. Egg quality was determined by measuring the Haugh Unit, yolk color, and shell thickness. In addition, egg and shell densities together with the ratio of yolk to albumen were calculated. Eggshell thickness and yolk color were both enhanced by the addition of C. militaris, whereas Haugh Unit values were somewhat reduced. Egg size, eggshell weight, and yolk and albumen production were all enhanced by C. militaris supplementation. Notably, in hens fed the 2% C. militaris-supplemented diet, enhancement was more evident in the yolk than in the albumen. The overall quality of the egg yolk was enhanced when 2% C. militaris was added to the hens' diet, which led to increases in both yolk color and quantity. Eggshell thickness and weight were also higher among eggs laid by hens fed the supplemented diets. Although these effects differed depending on the chicken species, we established that, in general, C. militaris contributes to improving egg quality.
Image resolution improvement is commonly technique for applications such as image reconstruction or enlargement. It is important to remove image quality degradation such as blocking effect or artificiality occurrence. In this paper, we propose image resolution improvement method using loss information of image. The proposed compute and estimate by low level interpolation of obtained low resolution image, it is applied by interpolated high resolution as 1-stage interpolation. We generate last interpolation image by iteration of error computation and application between obtained low resolution image and 1-stage interpolation image. By experiments using same test images, we confirmed improvement over 3.2dB of average PSNR and enhancement of subject image quality. Also, we can reduce more than 85% computation complexity. The proposed image resolution improvement method may be helpful for various applications of image processing.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.4
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pp.144-154
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2013
This paper proposes a new super-resolution algorithm where sharpness enhancement is merged in order to improve overall visual quality of up-scaled images. In the learning stage, multiple dictionaries are generated according to sharpness strength, and a proper dictionary among those dictionaries is selected to adapt to each patch in the inference stage. Also, additional post-processing suppresses boosting of artifacts in input low-resolution images during the inference stage. Experimental results that the proposed algorithm provides 0.3 higher CPBD than the bi-cubic and 0.1 higher CPBD than Song's and Fan's algorithms. Also, we can observe that the proposed algorithm shows better quality in textures and edges than the previous works. Finally, the proposed algorithm has a merit in terms of computational complexity because it requires the memory of only 17% in comparison with the previous work.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.6C
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pp.588-592
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2009
In this paper, we propose a novel method to improve the performance of the global soft decision which is based on the second-order conditional maximum a posteriori (CMAP). Conventional global soft decision scheme has an disadvantage in that the speech absence probability adjusted by a fixed-parameter was sensitive to the various noise environments. In proposed approach using the second-order CMAP, speech absence probability value is more flexible which exploit not only the current observation but also the speech activity decisions in the previous two frames. Experimental results show that the proposed improved global soft decision method based on second-order conditional MAP yields better results compared to the conventional global soft decision technique with the performance criteria of the ITU-T P. 862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.5
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pp.9-16
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2018
Images with lower illumination from the light source or with dark regions due to shadows, etc., can improve subjective image quality by using retinex-based image enhancement schemes. The retinex theory is a method that recognizes the relative lightness of a scene, rather than recognizing the brightness of the scene. The way the human visual system recognizes a scene in a specific position can be in one of several methods: single-scale retinex, multi-scale retinex, and multi-scale retinex with color restoration (MSRCR). The proposed method is based on the MSRCR method, which includes a color restoration step, which consists of three phases. In the first phase, the existing MSRCR method is applied. In the second phase, the dynamic range of the MSRCR output is adjusted according to its histogram. In the last phase, the proposed method transforms the retinex output value into the display dynamic range using a logarithm transformation function considering human visual system characteristics. Experimental results show that the proposed algorithm effectively increases the subjective image quality, not only in dark images but also in images including both bright and dark areas. Especially in a low lightness image, the proposed algorithm showed higher performance improvement than the conventional approaches.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.222-228
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2010
In this paper, we propose a new approach to noise estimation incorporating spectral deviation with soft decision scheme to enhance the intelligibility of the degraded speech signal in non-stationary noisy environments. Since the conventional noise estimation technique based on soft decision scheme estimates and updates the noise power spectrum using a fixed smoothing parameter which was assumed in stationary noisy environments, it is difficult to obtain the robust estimates of noise power spectrum in non-stationary noisy environments that spectral characteristics of noise signal such as restaurant constantly change. In this paper, once we first classify the stationary noise and non-stationary noise environments based on the analysis of spectral deviation of noise signal, we adaptively estimate and update the noise power spectrum according to the classified noise types. The performances of the proposed algorithm are evaluated by ITU-T P. 862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) under various ambient noise environments and show better performances compared with the conventional method.
In this paper, we propose a improved speech absence probability estimation algorithm by applying environmental noise classification for speech enhancement. The previous speech absence probability required to seek a priori probability of speech absence was derived by applying microphone input signal and the noise signal based on the estimated value of a posteriori SNR threshold. In this paper, the proposed algorithm estimates the speech absence probability using noise classification algorithm which is based on Gaussian mixture model in order to apply the optimal parameter each noise types, unlike the conventional fixed threshold and smoothing parameter. Performance of the proposed enhancement algorithm is evaluated by ITU-T P.862 PESQ (perceptual evaluation of speech quality) and composite measure under various noise environments. It is verified that the proposed algorithm yields better results compared to the conventional speech absence probability estimation algorithm.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.5
no.3
s.19
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pp.106-113
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2004
Most construction project managers should focus on the reasonable cost-down with same quality and function-enhancement with same cost for the value-added construction project delivery in construction industry. Especially, a building structure construction is one of the most important processes to affect the total cost and schedule in building construction project. It means that the process has the possibility of project cost-down or quality-enhancement among the whole project life-cycle. This research focuses on the importance of underground structure of building project by increasing underground use ratio in the urban building construction projects nowadays. This research adopts VE method for the improvement of cost and time by process and analysis dimension modeling on the underground building structure construction, and verifies it throughout the case study, This research is the basic study on the improvement of underground building works through the value engineering method in construction industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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